一種應(yīng)用于光纜外破在線監(jiān)控的模式識(shí)別方案

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(1.復(fù)旦大學(xué) 材料科學(xué)系, 上海 200433; 2.國(guó)家電網(wǎng) 上海市電力公司信息通信公司, 上海 200122;3.上海歐憶能源科技有限公司, 上海 200041; 4.上海復(fù)旦智能監(jiān)控成套設(shè)備有限公司, 上海 200433)

引 言

現(xiàn)如今依托光纜的信息通信方式愈發(fā)普及,因其有著通信容量大,傳輸損耗低,抗電磁干擾性能強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)。但隨著通信光纜遭到破壞的案件屢有發(fā)生,通信光纜自身的安全也越來(lái)越受到大家的重視。比如依托光纜的現(xiàn)行電力通信網(wǎng),它是保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的三大支柱之一。然而廣泛分布的電力通信線路卻是配網(wǎng)自動(dòng)化中的一個(gè)薄弱環(huán)節(jié),經(jīng)常會(huì)因?yàn)榫€路沿途的工程機(jī)械施工,高層特種車(chē)輛穿越,人為外力破壞等原因,對(duì)線路造成一些毫無(wú)預(yù)警的危害和損壞。因此,需要研究一種智能型的線路外破隱患預(yù)警定位技術(shù),以確保一旦發(fā)生線路外破隱患時(shí),能夠快速判別其危害性,并做出防護(hù)維修反應(yīng)。

本文在現(xiàn)有的分布式光纖傳感技術(shù)的基礎(chǔ)上,對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,提取其梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC),并結(jié)合徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練分類(lèi),實(shí)現(xiàn)對(duì)作用在電力通信光纜上的機(jī)械施工、管孔侵入、開(kāi)蓋報(bào)警和碰撞敲擊這些行為的辨別。模式識(shí)別的加入是對(duì)線路外破隱患預(yù)警定位技術(shù)的補(bǔ)充,從而形成一套更加完善的報(bào)警方案。同樣該方案在周界安防,長(zhǎng)距離管道檢測(cè)等領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用前景。

1 基本原理

1.1 分布式光纖傳感技術(shù)

分布式光纖振動(dòng)傳感技術(shù)是一種無(wú)源光纖傳感技術(shù)[1]。當(dāng)有外界擾動(dòng)作用在光纜上時(shí),將引起光纜中光纖的長(zhǎng)度和折射率等光學(xué)傳輸特性發(fā)生變化,從而引起感應(yīng)光纖中傳輸光相位的變化(彈光效應(yīng))。光相位的變化可以借助干涉光路來(lái)進(jìn)行檢測(cè)解調(diào),一般檢測(cè)到的干涉光強(qiáng)信號(hào)可以寫(xiě)成如下的形式:

(1)

式中:I是探測(cè)器檢測(cè)到的總光強(qiáng);I1和I2分別是發(fā)生干涉的兩路光的強(qiáng)度;Δφ是外界擾動(dòng)引入的光相位的變化。

利用相位還原算法可以準(zhǔn)確還原出Δφ,從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感光纜周?chē)☉?yīng)變、振動(dòng)、擾動(dòng)速度等在內(nèi)的多種物理量進(jìn)行探測(cè),實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲得半靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的干擾信息。隨后,可以通過(guò)遠(yuǎn)程的后端處理軟件對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行分析、識(shí)別和判斷,可對(duì)威脅事件準(zhǔn)確定位、提前預(yù)警,提高相關(guān)單位的運(yùn)維效率,制止破壞、強(qiáng)化防范,或及時(shí)準(zhǔn)確奔赴意外現(xiàn)場(chǎng),采取補(bǔ)救措施[2]。整體技術(shù)原理如圖1所示。

相較于傳統(tǒng)的監(jiān)控技術(shù),該技術(shù)不需要購(gòu)置大量的分離式傳感器設(shè)備,只需借用已鋪設(shè)好的通信光纜中光纖作為傳感器,且外場(chǎng)設(shè)備無(wú)需供電。

1.2 MFCC參量的提取

對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的分析常在時(shí)域和頻域上進(jìn)行,常用的有短時(shí)平均能量、短時(shí)過(guò)零率和基于快速傅里葉變換的頻譜分析法等。在將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為音頻信號(hào)播放的過(guò)程,發(fā)現(xiàn)不同行為產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)在聲音上有所差異,因此考慮用語(yǔ)音信號(hào)處理中的梅爾頻率倒譜系數(shù)[3]作為區(qū)別振動(dòng)信號(hào)的特征參量。MFCC是在梅爾標(biāo)度頻域中提取出來(lái)的倒譜參數(shù),梅爾標(biāo)度頻域能很好地刻畫(huà)人耳對(duì)不同頻率的聲波的敏感度,梅爾頻率的變換公式如下所示:

(2)

MFCC的提取過(guò)程如圖2所示。先將振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重(通過(guò)一個(gè)高通濾波器),分幀加窗,以及快速傅里葉變換(FFT)到頻域。當(dāng)然,這些操作和普通的頻譜分析法并無(wú)差異。

圖1 分布式光纖振動(dòng)傳感技術(shù)原理Fig.1 Principle of distributed fiber-optic vibration sensing technology

圖2 MFCC參量提取基本流程Fig.2 MFCC parametric basic extraction process

我們需要將振動(dòng)信號(hào)的能量譜通過(guò)Mel濾波器組,即一組Mel尺度的三角帶通濾波器組。每個(gè)三角帶通濾波器的中心在Mel尺度上都是等間距分布的,頻率從0 Hz到采樣率的一半,濾波器個(gè)數(shù)可以自己選擇。其作用是對(duì)頻譜進(jìn)行平滑,消除諧波。對(duì)濾波器輸出參數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算后,再作離散余弦變換(discrete cosine transform,DCT)就可以得到MFCC參量。

1.3 構(gòu)造RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器

徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4-5]早在20世紀(jì)80年代就提出了,因常采用基于中心點(diǎn)徑向?qū)ΨQ的激活函數(shù)而得名,廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信號(hào)處理、傳感技術(shù)等領(lǐng)域。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種三層前饋網(wǎng)絡(luò),包含輸入層,使用徑向基函數(shù)的隱含層和輸出層,輸出結(jié)果為隱含層的加權(quán)和,結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.3 RBF neural network topology

圖3中X1,…,Xn為輸入樣本,ψ為徑向基函數(shù),Y1,…,Ym為輸出樣本。影響該網(wǎng)絡(luò)最終輸出結(jié)果的主要有RBF的中心矢量、隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目、RBF的寬度和隱含層到輸出層之間的權(quán)值矩陣。網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練也是圍繞這幾個(gè)參數(shù)進(jìn)行的,一旦確定了這幾個(gè)參數(shù),就可以構(gòu)建輸入到輸出的映射模型。保留網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù),便可應(yīng)用于未知樣本的判別。

圖4 模式識(shí)別方案Fig.4 Pattern recognition scheme

1.4 模式識(shí)別方案介紹

關(guān)于模式識(shí)別的方案流程圖如圖4所示,將兩路攜帶振動(dòng)信息的光相位還原信號(hào)分別進(jìn)行MFCC參量提取,通常情況下每幀信號(hào)的MFCC參量是一個(gè)C0～C12的13維向量,一般第一維C0值很大,稱其為能量系數(shù),不作為識(shí)別的特征,因此取后12個(gè)作為MFCC參量,兩路即有24維。將不同行為產(chǎn)生的MFCC參量分別標(biāo)記,作為目標(biāo)輸出,進(jìn)入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線訓(xùn)練,并將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)保存下來(lái)。將實(shí)時(shí)采集的振動(dòng)信號(hào)與權(quán)值參數(shù)作用,得出其屬于每種行為的可能性,按照預(yù)先設(shè)定好的閾值進(jìn)行判定,最終與預(yù)警定位信息合并,以行為事件的形式產(chǎn)生報(bào)警。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

實(shí)驗(yàn)需要區(qū)分碰撞敲擊、管孔侵入、機(jī)械施工和開(kāi)蓋報(bào)警這幾種行為,其中碰撞敲擊是用金屬直接敲擊光纜,管孔侵入是指線路常發(fā)生的穿纜行為,機(jī)械施工是用沖擊鉆鉆綁在光纜上的鐵塊,開(kāi)蓋報(bào)警是由特制的敲擊光纜裝置產(chǎn)生的。

對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)分別提取上文提到的24維MFCC參量,其中三角帶通濾波器個(gè)數(shù)為24。原始信號(hào)采樣率為500 ksample/s,識(shí)別時(shí)降采樣到22 050 sample/s,幀長(zhǎng)為300。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的徑向基函數(shù)選的是高斯核函數(shù),隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目等于輸入總樣本數(shù)。初始采集樣本數(shù)為碰撞敲擊69條,管孔侵入57條,機(jī)械施工40條和開(kāi)蓋報(bào)警65條。將樣本總數(shù)的80%(184條)作為訓(xùn)練集,剩下的20%(45條)作為測(cè)試集,從各行為樣本中提取MFCC參量,并對(duì)參量值進(jìn)行歸一化處理作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,最終各行為輸入樣本如圖5所示,橫坐標(biāo)為MFCC的維度,縱坐標(biāo)為MFCC參量值。

圖5 歸一化輸入樣本Fig.5 The normalized input sample

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)訓(xùn)練的過(guò)程中,由于待區(qū)分的行為有4種,所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸出是一個(gè)有4個(gè)元素的數(shù)值P(a,b,c,d),將各行為對(duì)應(yīng)位置的數(shù)組值賦值為1,其余賦為0,比如碰撞敲擊的輸出結(jié)果為P(1,0,0,0)。測(cè)試時(shí)將測(cè)試樣本與訓(xùn)練出來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)相互作用,輸出數(shù)組P,選取4個(gè)元素中的最大值Pmax,如果Pmax>0.6,則認(rèn)為Pmax對(duì)應(yīng)的數(shù)組序號(hào)為該行為所屬類(lèi)別。如果不滿足以上條件,則認(rèn)為測(cè)試樣本不屬于任何一類(lèi)。比如輸出結(jié)果是P(0.75,0.23,0.12,0.10),那么該測(cè)試樣本就被判定為碰撞敲擊行為。將所有測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試,若測(cè)試結(jié)果和原行為不符合,則記為識(shí)別錯(cuò)誤樣本。最終測(cè)試結(jié)果如表1所示。測(cè)試的總體識(shí)別率達(dá)97.78%。

表1 4種行為識(shí)別測(cè)試結(jié)果Tab.1 Four kinds of behavior recognition test results

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)識(shí)別的實(shí)時(shí)性能,進(jìn)行了外場(chǎng)實(shí)地測(cè)試,各行為效果圖如圖6所示。

實(shí)際的軟件系統(tǒng)中,會(huì)將5 s內(nèi)的識(shí)別結(jié)果做一個(gè)頻數(shù)統(tǒng)計(jì),頻數(shù)高的作為實(shí)際發(fā)生行為事件,最終以事件的形式產(chǎn)生報(bào)警。外場(chǎng)測(cè)試時(shí)重復(fù)4種行為,分別產(chǎn)生5個(gè)事件報(bào)警,最終全部識(shí)別正確。

從圖5的歸一化輸入樣本曲線圖中不難看出,不同行為的MFCC參量曲線各自有一定的相似性,將其作為行為樣本的特征進(jìn)行模式識(shí)別操作,理論上可以對(duì)不同的行為做出區(qū)分。實(shí)際可能由于行為復(fù)雜不單一,造成各行為的曲線發(fā)散,影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果,造成最終的識(shí)別率下降。如果行為單一,加上時(shí)域上的頻數(shù)統(tǒng)計(jì),以事件形式報(bào)警的話,這一問(wèn)題將會(huì)改善。

圖6 行為演示圖Fig.6 Behavior demonstration

3 結(jié) 論

本文提出的光纜外破在線監(jiān)控的模式識(shí)別方案,能對(duì)碰撞敲擊、管孔侵入、機(jī)械施工和開(kāi)蓋報(bào)警這4種行為進(jìn)行有效識(shí)別,準(zhǔn)確率高,而且該方案可以在長(zhǎng)距離管線檢測(cè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

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